Elasticsearch 聚合统计与SQL聚合统计语法对比（一）

　　Es相比关系型数据库在数据检索方面有着极大的优势，在处理亿级数据时，可谓是毫秒级响应，我们在使用Es时不仅仅进行简单的查询，有时候会做一些数据统计与分析，如果你以前是使用的关系型数据库，那么Es的数据统计跟关系型数据库还是有很大的区别的，所以，这篇内容，为了更好的理解，我简单对比了Es中统计的写法与关系型数据库的写法。

　　首先，先了解一下Es中关于聚合的概念：

　　　　1：桶（Buckets）满足特定条件的文档的集合；

　　　　2：指标（Metrics）对桶内的文档进行统计计算

　　

这两个概念是什么意思？先看下面一段T-SQL统计代码：

SELECT Color,SUM(1) as Nums【2】
FROM #Cars
GROUP BY Color 【1】

　　桶：满足特定条件的集合，这个很好理解，比如可以把蓝色的放到蓝色的桶里，绿色的放到绿色的桶里，桶是用来存放不同类型的集合。SQL代码中【1】就可以理解对桶进行分组，有多少种颜色，就会有几种不同的桶。桶类似于SQL中GROUP BY；

　　指标：对桶内的数据进行统计计算。SQL代码中【2】就可以理解为指标，每个桶里有多少条记录。指标类似于SQL中各种汇总，如Count(),Sum(),Max(),Min()；

概念了解之后，对比来了， 我们来做一组数据:

1.    创建表结构并填充数据

1.1创建SQLSERVER结构与数据

CREATE TABLE #Cars
(
	ID int IDENTITY(1,1) NOT NULL,	　　　　　　　　　 --创建自增序列
	Price int,					--价格
	Color varchar(50),				--颜色
	Make varchar(50),				--品牌
	Sold datetime,					--销售日期
	Primary key(ID)				        --定义ID为临时表#Cars的主键
);
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (10000,'红色','汉兰达','2014-10-28');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (20000,'红色','汉兰达','2014-11-05');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (30000,'绿色','福特','2014-05-18');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (15000,'蓝色','丰田','2014-11-05');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (12000,'绿色','丰田','2014-07-02');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (20000,'红色','汉兰达','2014-11-05');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (80000,'红色','宝马','2014-01-01');
INSERT INTO #Cars(Price,Color,Make,Sold) VALUES (25000,'蓝色','福特','2014-02-12');

　　

1.2创建Elastsearch 结构与数据

POST /testindex/cars/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "红色", "make" : "汉兰达", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "红色", "make" : "汉兰达", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "绿色", "make" : "福特", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "蓝色", "make" : "丰田", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "绿色", "make" : "丰田", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "红色", "make" : "汉兰达", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "红色", "make" : "宝马", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "蓝色", "make" : "福特", "sold" : "2014-02-12" }

　　

2.    统计查询对比

上面的代码中，分别创建了Es与SQLSERVER的数据结构，并且填充了一些数据。接下来，我们来举几个统计的例子，来看看他们两个之间的统计代码分别怎么写。

2.1 统计哪个颜色的销量最好？

【SQLSERVER实现】

SELECT Color,SUM(1) as SalesNum
FROM #Cars
GROUP BY Color 　　

结果如下图：

【Elasticsearch 实现】

GET  testindex/cars/_search
{
    "size": 0, 【3】
    "aggs": {【1】
      "SalesNum": { 【2】
        "terms": {【4】
          "field": "color.keyword",
          "size": 10
        }
      }
    }
}

结果如下图：

【1】：如果想要进行统计分析，统计代码需要写在aggs中，aggs是aggregations 的简称，也可以写作 aggregations。

【2】：是指定的列的名称，作用同SQLSERVER统计中as 重命名。

【3】：这里设置了返回值为0，因为这个查询不仅仅返回了我们的统计的内容，还返回了搜索结果的内容，这里我们并不需要搜索结果的内容，所以设置为0.

【4】：这里定义了桶的类型，如果需要不同的统计内容，这些需要使用不同的统计类型。

2.2  按颜色统计出平均价格？

【SQLSERVER实现】

SELECT Color,AVG(Price) as '平均价格'
FROM #Cars
GROUP BY Color

【Elasticsearch 实现】

GET testindex/cars/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "s": {
      "terms": {
        "field": "color.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2.3  按照颜色统计出平均价格、最高价格、最低价格？

【SQLSERVER实现】

SELECT Color,AVG(Price) as '平均价格',MIN(Price) as MinPrice,MAX(Price) as MaxPrice
FROM #Cars
GROUP BY Color

【Elasticsearch 实现】

参考：https://elasticsearch.cn/question/4799

2.4  统计每一个企业品牌的最低价格和最高价格？

【SQLSERVER实现】

SELECT Make,MIN(Price) as MinPrice,MAX(Price) as MaxPrice
FROM #Cars
GROUP BY Make

【Elasticsearch 实现】

GET testindex/cars/_search
{
  "size": 0
  ,"aggs": {
    "make": {
      "terms": {
        "field": "make.keyword"
      }
      ,"aggs": {
        "price_age": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        },
        "min_price": {
          "min": {
            "field": "price"
          }
        }
        ,"max_price":{
          "max": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

通过上面的几个示例，我简单总结了几个SQLSever 中汇总函数与Es 的对比，看下面的表格：

今天就先对比下简单的聚合汇总、求平均值统计，明天再对比下其他的，比如日期的聚合以及聚合的排序等。